So unterscheiden sich Machine Learning, KI und Deep Learning
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
Die Gesundheitsbranche wird auch für große Tech-Unternehmen ein immer interessanterer Wirtschaftszweig. Auch Google will hier ganz vorne mitspielen.
Google soll Zugang zu sensiblen Daten von Millionen Patienten bekommen haben, ohne dass diese davon wussten. Für E-Health ist das ein schwerer Rückschlag.
Unternehmen, die neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten gewinnen wollen, stehen häufig vor der Entscheidung, eigene Data Scientists mit einem Python-KI-Baukasten eine individuelle Anwendung bauen
Kandidat/innen wünschen sich innerhalb von zwei Wochen ein Feedback von potentiellen Arbeitgebern. Jedoch benötigen Unternehmen häufig bis zu zwölf Wochen, um Zu- oder Absagen zu versenden.
Teachable Machine erlaubt es auch absoluten Anfängern, maschinelles Lernen einzusetzen. Jetzt hat Google Version 2.0 des kostenlosen Tools vorgestellt.
Microsoft hat in Japan eine Vier-Tage-Woche getestet. Dabei ist allein die Produktivität um 40 Prozent angestiegen. Zudem konnte der Softwareriese Einsparungen beim Stromverbrauch verbuchen.
Auf dem Weg zur Schaffung von KI-Standards will die Object Management Group ein Referenzmodell erarbeiten sowie Arbeitsgruppen und einen Normenrat schaffen.
Das Personalwesen hinkt in puncto Digitalisierung häufig noch hinterher. Welche Vorteile eine Automatisierung der Human Resources bietet, lesen Sie hier.
Nur 3,9 Prozent der Unternehmen in Deutschland setzten digitale Werkzeuge bei der Personalsuche ein, obwohl viele dies für sinnvoll hielten.
Die Künstliche Intelligenz für Anrufe, Duplex von Google, startet nun international, nachdem sie bereits im Sommer in den USA ausgerollt wurde. Den Anfang macht Neuseeland.
Anwender können aus einer Vielzahl von Tools für Machine und Deep Learning wählen. Es gilt allerdings genau zu überlegen, denn jedes Werkzeug eignet sich speziell für bestimmte Aufgaben.
In den vergangenen Jahren hat sich viel getan bei Künstlicher Intelligenz. Auf das Gaming haben neuere KI-Technologie wie Deep Learning allerdings noch keinen großen Einfluss.
Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.
Künftig werden mehr Technologien des Cognitive Computing eingesetzt werden. Die Qualität der Entscheidungsprozesse wird sich damit zweifellos verbessern.
Mit falschem Aktionismus beim Employer Branding riskieren Unternehmen ihre Zukunftschancen. Unser Gastautor erklärt, wie Entscheider Stolpersteine umgehen.
Er ist Chef des Hasso-Plattner-Instituts und einer der führenden deutschen Informatiker.
Wie finden Unternehmen Kandidaten, die nicht aktiv auf Jobsuche sind, aber zu der gesuchten Stelle passen? Eine Personalberatung hat dafür einen digitalen Weg entwickelt.
Data Analytics ist das neue Heilsversprechen. Was können Unternehmen von Learning Analytics in Hochschulen lernen? Das Magazin CIO zeigt Vorgehen, Methoden und Herausforderungen.
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